Jak działa uczenie maszynowe?

W tej erze uczenie maszynowe jest ważne. Łuczenie maszynowe pomaga w zarządzaniu operacjami biznesowymi i zrozumieniu zachowań klientów. Pomaga także w opracowywaniu nowych produktów. Uczenie maszynowe (ML) to jedna z głównych technologii sztucznej inteligencji.

Polega na szkoleniu algorytmu rozpoznawania powtarzających się wzorców w bazie uczenia się. Efektem szkolenia jest model komputerowy przeznaczony do przewidywania (rozpoznawania dźwięku, obrazu itp.) lub automatyzacji zadań (odpowiedź na pytanie, automatyzacja prowadzenia pojazdu itp.).

Wszystkie duże firmy zwracają się ku uczeniu maszynowemu. Firmy takie jak Amazon, Facebook i Google traktują uczenie maszynowe jako priorytet. Zobaczmy, jak działa uczenie maszynowe.

Co to jest uczenie maszynowe?

Istnieje wiele definicji, ale podam je w prostych słowach. Uczenie maszynowe jest formą sztucznej inteligencji. Sztuczna inteligencja uczy komputery uczenia się na podstawie przeszłych doświadczeń, tak jak robi to człowiek.

Dzięki temu procesowi komputer może się ulepszyć, identyfikując swoje wzorce i eksplorując dane. Jednak wymaga to minimalnego zaangażowania człowieka w przypadku niektórych kodów.

Było tak wiele eksperymentów na wczesnych etapach. Było kilka teorii na temat danych i uczenia się oraz tego, jak komputer je wszystkie rozpoznaje.

Ale w dzisiejszym świecie uczenie maszynowe staje się coraz bardziej złożone. Ale musisz także znać te podstawowe doświadczenia.

CJak działa uczenie maszynowe?

Uczenie maszynowe istnieje od dawna. Jednak algorytm staje się z dnia na dzień coraz bardziej złożony. Ostatni rozwój polega na szybszym i wydajniejszym stosowaniu tych danych.

Aplikacje są trudne. Absolwent, który potrafi to wszystko zrobić w wyrafinowany sposób, jest o krok przed innymi programistami. Duże firmy potrzebują tych programistów, aby wyprzedzić konkurencję.

Nie ma zadania, którego nie można wykonać za pomocą uczenia maszynowego. Za pomocą uczenia maszynowego można ustalić określone wzorce. A w przyszłości będzie działać automatycznie przy minimalnej interakcji.

Wraz z pojawieniem się uczenia maszynowego firmy przekształcają swoje procesy, którymi wcześniej zarządzali ludzie. Jest kilka przykładów.

• Uczestnicz w rozmowach z klientami
• Przegląd CV
• Rozpoznawanie obrazu
• Rozpoznawanie mowy
• Diagnoza medyczna
• Arbitraż statystyczny
• Analiza predykcyjna
• Ekstrakcja.

Uczenie maszynowe wykorzystuje dwie techniki

Istnieją dwie główne techniki wykorzystywane przez uczenie maszynowe. Są następujące.

Nadzorowana nauka-

W tej technice AI zbiera poprzednie dane. Pomaga także zbierać i generować dane wyjściowe wdrożenia uczenia maszynowego. Mówiąc najprościej, nadzorowane uczenie się to sposób, w jaki my, ludzie, uczymy się rzeczy.

Robimy coś źle i robimy dobrze po nauczeniu się tego i przeanalizowaniu. W ten sam sposób komputer uczy się różnych rzeczy.

My, ludzie, dostarczamy komputerom różne dane. Tak nazywamy zestaw treningowy.

Uczenie się bez nadzoru –

Ta technika pomaga znaleźć nieznane wzorce danych, a następnie pomaga znaleźć błędy. Algorytm generalnie próbuje zrozumieć nieodłączną strukturę za pomocą nieoznaczonych przykładów. Istnieją dwa różne zadania w nienadzorowanym uczeniu maszynowym.

Grupowanie

Podczas tej nauki ludzie najpierw próbują zebrać punkty danych. Następnie zamień je w klastry. I wreszcie, stara się uczynić je podobnymi do siebie, ale różniącymi się od innych klastrów. Jest to przydatne do segmentacji rynku.

Redukcja rozmiaru

Ten model jest bardziej efektywny w treningu. Ta technika umożliwia grupowanie podobnych atrybutów w celu lepszego doświadczenia i interpretacji.

Korzystanie z uczenia maszynowego

Obecnie istnieje tysiące zastosowań uczenia maszynowego. Od wprowadzania danych po złożone oceny ryzyka — uczenie maszynowe robi wszystko. Świat zmierza w kierunku rzeczy zautomatyzowanych. Przykładowo, kochamy autopiloty w samochodach.

Jest tak wiele funkcji obsługi klienta i obsługi klienta, że ​​maszyna

Praktyki pomagają zarządzać i tworzyć dobrą ścieżkę kariery.

Rozpoznawanie głosu od Google i Amazon to także aplikacja uczenia maszynowego. Istnieje duża liczba aplikacji wewnętrznych, które pozwalają organizacji usprawnić jej procesy, co również pomaga zmniejszyć obciążenie ręczne.

Jedną z najbardziej użytecznych funkcji uczenia maszynowego jest znajdowanie błędów. Czasami, patrząc na złożone wzorce lub analizy, ludzkie oko nie jest w stanie wykryć błędów, ale komputer może je wykryć.

Uczenie maszynowe umożliwia również oferowanie doskonałej jakości obsługi, sprawnej obsługi i innowacyjnych produktów. Uwalnia ludzkich pracowników, aby mogli to zrobić. Technologie te to przetwarzanie języka naturalnego, głębokie uczenie się, wizja komputerowa i uczenie maszynowe.

Człowiek może być dobry w organizowaniu arkuszy kalkulacyjnych lub identyfikowaniu wzorców. Ale nie może analizować i badać dużych zbiorów danych.

Algorytm AI może identyfikować i badać duże zbiory danych oraz szybko je analizować. Bez uczenia maszynowego To jest niemożliwe.

Jaka jest różnica między uczeniem maszynowym a sztuczną inteligencją?

Sztuczna inteligencja ma symulować ludzki umysł. Stamtąd uczenie maszynowe jest tylko jednym z narzędzi do osiągnięcia tego celu.

Pozwala maszynie na pobieranie przykładów zgodnie z celami, które mają zostać osiągnięte, na przykład obrazów lub filmów w celu rozpoznania przejścia dla pieszych w przypadku samochodu autonomicznego.

Ale ta technika ma swoje ograniczenia. Nie pozwala na przeprowadzenie złożonego rozumowania. Dlatego konieczne jest połączenie go z innymi metodami, aby przejść do sztucznej inteligencji godnej tej nazwy.

Sieci neuronowe, z pewnością bardzo potężne pod względem uczenia się, nie są jednak niezawodnym uzupełnieniem i mogą w niektórych przypadkach prowadzić do stronniczych lub nielogicznych wyników (przykład: samojezdny samochód jadący pod prąd na rondzie).

Stąd zainteresowanie połączeniem głębokiego uczenia się z innymi metodami, np. symboliczną sztuczną inteligencją opartą na predefiniowanych regułach biznesowych, w naszym przykładzie kodeks drogowy, który zostanie wstrzyknięty do sieci w celu dopracowania jej rozumowania.

Najlepszy język programowania do uczenia maszynowego

Najbardziej efektywnymi językami programowania do uczenia maszynowego są Python i R. Analitycy danych znają te dwa języki. Ale są też inne języki do uczenia maszynowego.

Różne projekty wymagają różnych języków. Narzędzia AI to biblioteki oprogramowania do wykonywania zadań. Według GitHub najlepszym językiem programowania do uczenia maszynowego jest Python.

Pythona można używać do analizy i eksploracji danych. Umożliwia także opracowywanie różnych modeli i algorytmów uczenia maszynowego. Python pozwala na grupowanie, klasyfikację, regresję i redukcję wymiarowości. Społeczność Python jest ważny, i on jest stosunkowo łatwe do nauczenia Python.

na zakończenie

Uczenie maszynowe jest ważne, ponieważ daje firmom wgląd w trendy w zachowaniach klientów i biznesowych modelach operacyjnych, jednocześnie wspierając rozwój nowych produktów.

Wiele wiodących firm, takich jak Facebook, Google i Uber, stawia uczenie maszynowe na pierwszym miejscu w swojej działalności. Uczenie maszynowe stało się ważnym wyróżnikiem konkurencyjnym wielu firm.

Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o uczeniu maszynowym. Zacznij uczyć się Pythona, a z czasem staniesz się profesjonalistą. Zapraszam do komentowania, jeśli jest coś, czego nie rozumiesz.